Cloud Computing stellt viele gewohnte Prozesse und Modelle der IT auf den Kopf. Da zunehmend mehr intelligente Geräte als Menschen die Cloud-Infrastrukturen nutzen, stellt sich die Frage, wie sich die zentralen und verteilten Kapazitäten mit ihren Möglichkeiten optimal verwenden lassen.
Ein modernes Auto enthält inzwischen eine Vielzahl von Sensoren, Recheneinheiten und mobilen Funkkarten und stellt damit schon ein mobiles Rechenzentrum dar. Dabei werden bestimmte Dienste in der Cloud genutzt und sei es nur für Datenaustausch, Berechnungen oder die Software-Aktualisierung.
Dennoch muss ein Auto auch autonom für eine bestimmte Zeit ohne eine Netzverbindung auskommen oder bestimmte Berechnungen lokal vornehmen. Wenn alle Daten, die ein intelligenter Stromzähler erfasst, zentral verarbeitet werden sollen, kämen schnell hunderte Terabytes im Jahr zusammen. Da das weder wirtschaftlich sinnvoll noch notwendig ist, ist es oft ausreichend, bestimmte Ereignisse oder zusammengefasste Werte zu übertragen und zentral zu speichern.
Selbst einige kognitive KI-Verfahren wie Deep Learning sind inzwischen auch auf mobilen Geräten ohne Netz anwendbar. Damit bewegt sich immer mehr Intelligenz an den Rand des Netzes. So müssen die ermittelten Daten nicht erst an ein zentrales Rechenzentrum gesendet werden, bevor deren Ergebnisse wieder zurückgeschickt werden. Sie können bereits auf dem Gerät selbst verarbeitet werden.
Wie die Leistungsfähigkeit von Cloud und smarten Geräten optimal miteinander kombinierbar wird, beschreiben die Begriffe Edge bzw. Fog Computing. Was den Server-Teil betrifft, gibt es mit Content Delivery Networks (CDN) bereits seit längerem Lösungen, die die Auslieferung von statischen Webinhalten näher und schneller zu den Nutzern bringen. Bisher fehlte ein einheitliches Konzept, um auch die Client-Seite stärker einzubinden.
Dafür passende Konzepte haben Cisco und IBM vor zwei Jahren beinahe parallel entwickelt. Gemeinsam mit anderen Firmen hat Cisco das OpenFog Consortium gegründet, um das Konzept mit Referenzarchitekturen, Beispielen und SDKs weiter zu entwickeln und auf eine breitere Basis zu stellen. Die Konzepte finden sich auch schon in einigen Cloud-IoT- bzw. Edge-Produkten von Anbietern wie Amazon AWS und Microsoft Azure wieder und lassen sich mit ihren anderen Diensten nahtlos nutzen. Die Vorteile von Fog Computing fasst das OpenFog Gremium mit dem Akronym SCALE zusammen: Es steht für Security, Cognition, Agility, Latency und Efficiency.
Gerade das Thema Latenz und Effizienz spielt eine immer größere Rolle. Die real vorhandenen Netzkapazitäten können jetzt schon kaum mit dem wachsenden Bedarf nach Cloud-Kapazitäten mithalten. Deswegen müssen Wege gefunden werden, wie die Übertragungs- und Rechenkapazitäten zentral und dezentral optimal genutzt werden können. Neben der horizontalen Skalierung wird auch eine mehrstufige vertikale Skalierung benötigt.
Oft kann dabei auch eine dazwischen geschaltete Edge-Schicht mit einem Gateway hilfreich sein. Das Thema Sicherheit hat nicht erst durch die von smarten Geräten verursachten DDoS-Angriffen einen besonderen Stellenwert erlangt. Verschlüsselung bei der Übertragung und Speicherung sind oft wirksame Mittel, um das Ausspähen oder Verfälschen sensibler Daten zu verhindern. Noch besser ist es, die Daten schon vor der Übertragung zu anonymisieren oder zu aggregieren, sodass diese erst gar nicht in fremde Hände oder Rechenzentren im Ausland gelangen. Nur so lassen sich oft manche lokalen strengen Datenschutzbestimmungen in der Cloud umsetzen. Gerade die Menge und Geschwindigkeit der Daten, die bei smarten Geräten anfallen können, ist oft sehr agil, sodass die oft lokal limitierte Infrastruktur und die Architektur damit umgehen muss. Eine gewisse Agilität wird auch bei der Weiterentwicklung und Aktualisierung von den Funktionen der smarten Geräte erwartet. Auch mit der dadurch entstehenden wachsenden Heterogenität möchte Fog Computing im Sinne von SCALE umgehen.
Die drastische Zunahme an intelligenten und vernetzten Geräten im Zeitalter des Internets der Dinge wird auch in Zukunft eine große Herausforderung bleiben. Edge oder Fog Computing bieten für einige Herausforderungen vielversprechende Lösungen an. Fog Computing löst Cloud Computing nicht ab, sondern ergänzt dieses in bestimmten IoT-Szenarien.
Bild-Quelle: Openfogconsortium – How fog computing works, Fog-Computing
